Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Fertigung

Auf dem Fertigungsmarkt ist maschinelles Sehen zu einem wichtigen Bestandteil vieler Anwendungen der künstlichen Intelligenz geworden. Mit dem Einzug künstlicher Intelligenz in die Fertigungshallen werden diese Standards noch wichtiger

In zahlreichen Märkten, die Bildverarbeitungsanwendungen vorantreiben, ist die Benutzerfreundlichkeit ein wichtiger Trend. Hochentwickelte Kameras, Sensoren und Verarbeitungstechnologien haben sich zu Plug-and-Play-Lösungen entwickelt. Wir führen den gleichen Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Fertigung ein. Unser Ziel ist es, KI zu vereinfachen, damit Unternehmen mit der Bereitstellung neuer Technologien beginnen können, um Zeit und Geld zu sparen. Was wir anbieten, ist eine Plattform für künstliche Intelligenz und visionbasierte Inspektions- und Rückverfolgbarkeitsanwendungen, mit denen einzigartige Arbeitsabläufe einfach angepasst werden können, um Fertigungsentscheidungen konsistent, zuverlässig und rückverfolgbar zu treffen

Über künstliche Intelligenz in der Fertigung Was sind einige häufige Missverständnisse über Anwendungen in der Industrie?

Eines der größten Missverständnisse ist, dass es kompliziert ist. Das galt noch vor einigen Jahren, aber in letzter Zeit liegt der Schwerpunkt darauf, KI-Tools einfacher und benutzerfreundlicher zu machen. Unser Standpunkt ist, dass Sie kein Experte sein müssen, um Ihre eigenen KI-Algorithmen oder digitalen Arbeitsabläufe zu entwickeln. Mit benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Entwicklungstools und anpassbaren App-basierten Vorlagen kann jeder seine eigenen KI-basierten Workflows entwickeln. Dies ist ein großer Vorteil für Hersteller, da eine Anbieterbindung sowie doppelte Integrations- und Entwicklungskosten vermieden werden.

Welche Arten von Problemen kann KI lösen?

Machine Vision ist bei Gut/Schlecht-Entscheidungen hervorragend, aber manuell ist es schwierig Programm akzeptable Toleranzen. Im Gegensatz dazu kann künstliche Intelligenz leichter darauf trainiert werden, diese variablen Entscheidungen zu lernen. Das Beispiel, das ich verwendet habe, war die Inspektion von Hartholz. Es ist sehr schwierig, maschinelles Sehen manuell zu programmieren, um natürliche Texturen und Kratzer zu erkennen. Im Vergleich dazu ist es viel einfacher, eine KI anhand einiger guter und schlechter Bilder zu trainieren, damit sie den Unterschied erkennen kann. Grundsätzlich kann KI aufgrund ihrer Lernfähigkeit dabei helfen, subjektive Entscheidungen zu treffen.

Auch in Inspektionsprozessen, die auf menschlicher Entscheidungsfindung basieren, bieten sich große Chancen für KI. KI kann uns dabei helfen, anhand subjektiver Qualitätsentscheidungen die richtigen Entscheidungen zu treffen oder Fehler zu erkennen, wenn sich unsere Aufmerksamkeit zu verschieben beginnt. Wir arbeiten mit einem Autoteilehersteller zusammen, der auf manuelle Inspektion setzt, aber künstliche Intelligenz hinzufügt, um Fehler zu finden, die möglicherweise übersehen wurden, oder um festzustellen, ob Fehler innerhalb der Betriebstoleranzen liegen.

Visuelle Inspektionstechnologie mit künstlicher Intelligenz Helfen Sie Autoteileherstellern, Fehler zu identifizieren und festzustellen, ob Mängel innerhalb akzeptabler Leistungstoleranzen liegen.

Wie nutzen Hersteller heute künstliche Intelligenz? Ein wichtiger Bereich für Hersteller, der künstliche Intelligenz einsetzt, ist die menschliche Entscheidungsunterstützung. Trotz erheblicher Investitionen in die Fertigungsautomatisierung erfordern etwa 70 % der Prozesse in den Vereinigten Staaten immer noch menschliche Entscheidungen. Dies gilt insbesondere für Kleinserien-, Sonder- oder Saisonproduktionen, die zu teuer und komplex sind, als dass eine Investition in eine vollständige Automatisierung möglich wäre.

Umgeschriebener Inhalt: Visuelle Inspektion ist ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz Menschen dabei hilft, richtige Entscheidungen zu treffen. Als Teil eines kamerabasierten Systems können visuelle Inspektionsanwendungen Produktunterschiede oder Mängel hervorheben, um Bedienern die Inspektion zu erleichtern. Gleichzeitig ist dies auch ein Bereich, in dem wir die anfängliche Entscheidungsfindung der Bediener im Umgang mit diesen Mängeln nutzen können, um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren, um das Problem früherer Missverständnisse zu lösen, die möglicherweise bestanden haben. Indem die Bediener diese anfänglichen Unterschiede akzeptieren oder ablehnen, trainieren sie das KI-Modell effektiv transparent. Nach mehreren Inspektionen beginnt das KI-Modell, dem Betreiber Entscheidungsempfehlungen zu geben.

Wenn der Inspektor einen Fehler feststellt, bevor das Produkt auf den Markt kommt, sammelt der Hersteller auch vollständige Inspektionsaufzeichnungen, einschließlich Produktbilder und Bedieneranweisungen, um eine vollständige Rückverfolgbarkeit manueller Prozesse zu gewährleisten. Wir arbeiten beispielsweise mit einem Elektronikhersteller zusammen, der Teile für hochzuverlässige Anwendungen zusammenbaut, und vollständige End-to-End-Inspektionsschritte und Aufzeichnungen von Bedienerentscheidungen sind für die Rückverfolgbarkeit von entscheidender Bedeutung.

Dica Electronics nutzt die Sichtprüfung als „zweites Augenpaar“, um potenzielle Produktionsfehler zu erkennen, und erfasst gleichzeitig eine vollständige Aufzeichnung von Produktbildern und Bedienernotizen, um die Rückverfolgbarkeit sicherzustellen. Decca Electronics nutzt die Sichtprüfung als „zweites Augenpaar“, um potenzielle Produktionsfehler zu erkennen und gleichzeitig Produktbilder und Bedienernotizen aufzuzeichnen, um die Rückverfolgbarkeit sicherzustellen

Was halten Sie davon, wie Hersteller künstliche Intelligenz einsetzen

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Es gibt einen großen Hype um KI und Hersteller neigen dazu, Erwartungen auf der Grundlage perfekter Anwendungsfälle aufzubauen. Bald stießen sie auf ein Problem. Ihre Anwendung ist möglicherweise nicht so einfach wie dieser perfekte Anwendungsfall. Es sind viele Anpassungen erforderlich. Ein häufiges Problem besteht einfach darin, die Bilder zu erhalten, die zum Erstellen und Trainieren eines KI-Modells erforderlich sind – insbesondere, wenn Sie ein einzigartiges Produkt in geringer Stückzahl herstellen.

Normalerweise raten wir dazu, den Prozess zunächst zu digitalisieren und dann schrittweise in Richtung Automatisierung überzugehen. Die visuelle Inspektion ist ein guter Ausgangspunkt, bei dem Sie zunächst maschinelles Sehen nutzen, um Fehler zu erkennen, und dann KI-basierte Entscheidungsunterstützung hinzufügen, um eine konsistente Entscheidungsfindung über Schichten oder verschiedene Arbeitsstationen hinweg zu ermöglichen. Wenn Sie Ihren ersten fehleranfälligen Prozess digitalisieren, erfassen Sie Daten, die Ihnen bei Ihren nächsten automatisierten Entscheidungen helfen können. In der Regel geht es dabei um die Nachverfolgbarkeit visueller Inspektionsentscheidungen oder die Einbindung geführter Arbeits- oder Montageanweisungen in den Inspektionsprozess.

Wählen Sie insgesamt einen fehleranfälligen Prozess und sehen Sie, wie Sie mithilfe von Digitalisierung und KI Zeit und Geld sparen können. Wir arbeiten mit vielen Herstellern zusammen, die Pilotprojekte rund um den ersten störenden Defekt oder Prozess gestartet haben, sich mit der Technologie vertraut gemacht haben und nun auf verschiedene Arbeitsstationen oder Produktionslinien skalieren.

Was ist das größte Hindernis für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fertigung?

Dies ist ein großes Problem, das oft übersehen wird. Vergessen Sie nicht die beteiligten Personen.

Selbst bei der Automatisierung sind in manchen Prozessen viele davon betroffen Fälle Manchmal sind immer noch menschliche Entscheidungen erforderlich. Dies könnte so einfach sein, den Bedienern zu erklären, warum ein Prozess automatisiert wird, und die erforderliche Schulung bereitzustellen, damit sie ihr Fachwissen auf neue Weise anwenden können. Bei Roboterschweißanwendungen besteht das Ziel beispielsweise darin, den Menschen von sich wiederholenden, schmutzigen und gefährlichen Aufgaben zu befreien und sich dennoch auf sein Expertenwissen und seine jahrelange Ausbildung zu verlassen, um den Prozess zu überwachen und die Ergebnisse auszuwerten. Ohne angemessene Kommunikation und Schulung werden Menschen die Technologie schnell aufgeben und sich dem Wandel widersetzen. Das sind wir

Was glauben Sie, wie der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fertigung in den nächsten Jahren aussehen wird

Vor nicht allzu langer Zeit? Es gab eine allgemeine Angst vor künstlicher Intelligenz. Diese weit verbreitete Sorge verschwindet jedoch weitgehend. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz einfacher zu nutzen ist und in unserem täglichen Leben immer häufiger vorkommt. Es wundert mich, dass ich mittlerweile viele Entscheidungen einem virtuellen Assistenten auf meinem Smartphone überlasse

Wir sind in der Fertigung am gleichen Punkt. Noch vor wenigen Jahren war KI teuer und komplex und meist auf hochentwickelte Labore beschränkt. Mittlerweile erleichtern Entwicklungstools es Qualitätsmanagern, ihre eigenen KI-gestützten Arbeitsabläufe zu entwerfen und bereitzustellen. Es liegt auch ein größerer Fokus darauf, wie KI-Technologien der menschlichen Belegschaft helfen können, sie von langweiligen, schmutzigen und gefährlichen Aufgaben zu befreien und sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen Diese Technologien sind für Endbenutzer einfacher zu verwenden. Dies ist unser Hauptaugenmerk: Wir bieten Qualitätsmanagern anpassbare, einfach zu implementierende Lösungen, die es ihnen ermöglichen, Herstellungsfehler und Kosten zu reduzieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendungen künstlicher Intelligenz in der Fertigung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!